根據(jù)Kaggle官網(wǎng)開(kāi)放的選題,教練會(huì)和學(xué)員商定選題,然后根據(jù)選題針對(duì)性地和學(xué)員探討思路以及方向,培訓(xùn)相關(guān)的知識(shí)點(diǎn)以及需要的技能。
kaggle
是一個(gè)全球知名的數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)術(shù)活動(dòng)在線平臺(tái),由Anthony Goldbloom和Ben Hamner于2010年在墨爾本創(chuàng)立,后由google收購(gòu)。Kaggle一開(kāi)始以Data Mining起家,為了是可以快速高效的解決最棘手的問(wèn)題。大部分的學(xué)術(shù)活動(dòng)均由企業(yè)或研究者發(fā)布,將數(shù)據(jù),問(wèn)題和期望指標(biāo)同步更新,以學(xué)術(shù)活動(dòng)獎(jiǎng)勵(lì)的方式向全球征集解決方案。對(duì)問(wèn)題發(fā)布者來(lái)說(shuō),他可以方便的篩選出最有成效的方案,而對(duì)參與者來(lái)說(shuō),不僅是考驗(yàn)自己能力,更是一場(chǎng)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。
對(duì)于申請(qǐng)Data Science相關(guān)專業(yè)的同學(xué)來(lái)講,大數(shù)據(jù)的走紅使得Data Science的申請(qǐng)競(jìng)爭(zhēng)愈演愈烈,因此如何提升背景也是大家非常關(guān)心的問(wèn)題。而Kaggle正好給大家提供了一個(gè)非常好的平臺(tái),在這里人人有參與項(xiàng)目的機(jī)會(huì),無(wú)論你的背景是什么,都可以通過(guò)選擇合適的項(xiàng)目來(lái)找到屬于自己的位置,利用自己的專業(yè)優(yōu)勢(shì),為整個(gè)team作出貢獻(xiàn),豐富簡(jiǎn)歷的同時(shí)也能學(xué)習(xí)一些干貨,為自己以后的學(xué)習(xí)打好基礎(chǔ)。而其在領(lǐng)域內(nèi)的知名度足以讓你在眾多申請(qǐng)者中脫穎而出,絕對(duì)是申請(qǐng)利器。
部分題目展示:
1.Two Sigma: Using News to Predict Stock Movements(Use news analytics to predict stock price performance)
2.Jigsaw Unintended Bias in Toxicity Classification(Detect toxicity across a diverse range of conversations)
3.Santander Customer Transaction Prediction(Can you identify who will make a transaction?)
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以上就是關(guān)于【Kaggle選題輔導(dǎo)】的解答,如需了解學(xué)校/賽事/課程動(dòng)態(tài),可至翰林教育官網(wǎng)獲取更多信息。
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